1 Preparación de la Base de Datos

datos_hoteleros <- read_excel("datos hoteleros.xlsx")

datos_hoteleros$`Descripcion estrato personal ocupado`<-as.factor(datos_hoteleros$`Descripcion estrato personal ocupado`)

d1<- read_excel("NL_Llegadas_Aeropuerto_Extranjeros.xlsx")
d2<- read_excel("NL_Ocupacion_Hotelera_Visitantes.xlsx")

2 Tendencia de Turismo

2.1 Llegadas de Pasajeros

plot(d1$Periodo,d1$`Llegadas de Pasajeros Nacionales` ,type = "l", xlab="años", ylab="llegadas pasajeros Nacionales", col="cyan4")

plot(d1$Periodo,d1$`Llegada de Pasajeros Internacionales` ,type = "l", xlab="años", ylab="llegadas pasajeros internacionales", col="cyan4")

plot(d1$Periodo,d1$`Llegada Total de Pasajeros` ,type = "l", xlab="años", ylab="llegada total pasajeros", col="cyan4")

Se puede observar que existe una tendencia a creer en los años anteriores, sin embargo el 2020, debido a la pandemia se obtuvo una caida en la llegada de visitantes

plot(d2$Periodo,d2$`Visitantes Nacionales` ,type = "l", xlab="años", ylab="visitantes nacionales", col="cyan4")

plot(d2$Periodo,d2$`Visitantes Extranjeros` ,type = "l", xlab="años", ylab="visitantes extranjeros", col="cyan4")

plot(d2$Periodo,d2$`% de Visitantes Nacionales` ,type = "l", xlab="años", ylab="% visitantes nacionales", col="cyan4")

plot(d2$Periodo,d2$`% de Visitantes Extranjeros` ,type = "l", xlab="años", ylab="% visitantes nacionales", col="cyan4")

Las tendencias de visitantes nacionales y extranjeros se comportan de manera distinta lo cual nos indica que cada vez hay más visitantes extranjeros.

3 Oferta

# Crear el mapa de Monterrey
mapa_mty <- leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  setView(-100.31094, 25.66928, zoom = 14)  ### Mty downtown area


mapa_mty %>%
  addMarkers(data = datos_hoteleros,
             ~Longitud, ~Latitud,
             popup = ~htmlEscape(`Descripcion estrato personal ocupado`))

Si nos fijamos en nuestro mapa inicial, podemos ver que se agrupan de manera mas concentrada en lo que es la ZMM, especialmente en el centro de Monterrey

3.1 Tamaño del Hotel

Una forma de reconocer la oferta actual es distinguirlos por el tamaño actual de los hoteles, para esto utilizaremos la variable Descripcion estrato personal ocupado la cual nos indica el numero de empleados que hay en cada hotel del directorio. Para esto nos enfocaremos en la zona en donde encontramos un “cluster” para poder hacer un análisis más detallado

# Definir el polígono que delimita el área del centro de Monterrey
vertices <- matrix(c(-100.314, -100.308, -100.307, -100.314, -100.314, 
                     25.672, 25.672, 25.666, 25.666, 25.672), ncol = 2, byrow = TRUE)
poligono_mty <- Polygon(vertices)
poligono_mty <- Polygons(list(poligono_mty), ID = "1")
poligono_mty <- SpatialPolygons(list(poligono_mty))

# Convertir los datos de hoteles a un objeto SpatialPointsDataFrame
datos_hoteleros_a<-datos_hoteleros
coordinates(datos_hoteleros_a) <- c("Longitud", "Latitud")

# Seleccionar los hoteles dentro del polígono del área del centro de Monterrey
hoteles_centro_mty <- datos_hoteleros_a[!is.na(over(datos_hoteleros_a, poligono_mty)), ]
hoteles_centro_mty_df <- as.data.frame(hoteles_centro_mty)

# Graficar los tamaños de los hoteles dentro del área del centro de Monterrey
grafico_barras <- ggplot(hoteles_centro_mty_df, aes(x = Descripcion.estrato.personal.ocupado, fill = Nombre.de.clase.de.la.actividad)) +
  geom_bar() +
  labs(title = "Tamaños de Hoteles en el Centro de Monterrey",
       x = "Tamaño del Hotel",
       y = "Cantidad") + 
  scale_fill_discrete() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

grafico_barras

Encontramos que la categoría más usada son Hoteles con y sin servicios integrados en casi todas las categorías de tamaño del directorio.

Ahora nos enfocaremos en estos hallazgos para encontrar como se distribuyen en nuestra zona de interés que es la ZMM.

3.2 Identificación de Cluster en ZMM

hoteles_hospedaje<-datos_hoteleros%>%
  filter(`Nombre de clase de la actividad`%in% 
           c ("Hoteles con otros servicios integrados",
              "Hoteles sin otros servicios integrados",
              "Departamentos y casas amueblados con servicios de hotelería"))

color<- colorFactor(palette = c("#8B0000", "#0000FF", "#228B22"),
                               domain = c("Hoteles con otros servicios integrados",
                                          "Hoteles sin otros servicios integrados",
                                          "Departamentos y casas amueblados con servicios de hotelería"))
  
mapa_mty %>%
  addCircleMarkers(data = hoteles_hospedaje,
             ~Longitud, ~Latitud,
             radius = 3,
             color = ~color(`Nombre de clase de la actividad`),
             popup = ~htmlEscape(`Nombre de la Unidad Económica`)) %>%
   addLegend(
    "bottomright", # Posición de la leyenda
    colors = c("#8B0000", "#0000FF", "#228B22"), # Colores de la leyenda
    labels = c("Departamentos y casas amueblados con servicios de hotelería",
               "Hoteles con otros servicios integrados", 
               "Hoteles sin otros servicios integrados" 
               ), # Etiquetas de la leyenda
    title = "Actividades de Hospedaje" # Título de la leyenda
  )

Para el análisis en cuestión, donde queremos observar y analizar el mercado de hoteles y servicios hospedaje (ej: airbnb, suites) nos enfocamos unicamente en aquellos que son destinados para los visitantes y turistas de nuevo leon. Se omiten moteles y cabañas ya que su fin comercial es diferente al cual queremos hacer nuestro análisis

Podemos observar que el Centro de la ciudad sigue siendo la zona con más afluencia, y siendo más especificos. Observamos como se caracteriza de una forma particular. Lo que se encuentra cerca de Avenida Constitución viene siendo mayormente ocupada por Hoteles con otros servicios integrados (Restaurant, Salon de Eventos, etc), y la zona norte del centro cerca de Calzada Madero viene mayormente ocupada por Hoteles sin otros servicios integrados

4 Demanda

Para poder comparar la demanda analizaremos los análisis de reseñas y calificaciones de las dos zonas que encontramos para poder ver como es la demanda y en base a que se mueve. También analizaremos ciertas características

library(RColorBrewer)
library(wordcloud)
library(wordcloud2)
library(googleway) 
library(ggmap)
library(dplyr)
library(tm)
## Loading required package: NLP
## 
## Attaching package: 'NLP'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     annotate

4.1 Reseñas

Para esto tomaremos un punto medio aproximado de cada una de las zonas identificadas. Para la zona de Calzada Madero sera el HOTEL MADERO EXPRESS y para Avenida Constitución será FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY

latitud_madero<- subset(datos_hoteleros,`Nombre de la Unidad Económica`=="HOTEL MADERO EXPRESS")$Latitud
longitud_madero<-subset(datos_hoteleros,`Nombre de la Unidad Económica`=="HOTEL MADERO EXPRESS")$Longitud

latitud_const<- subset(datos_hoteleros,`Nombre de la Unidad Económica`=="FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY")$Latitud
longitud_const<-subset(datos_hoteleros,`Nombre de la Unidad Económica`=="FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY")$Longitud

r<-2000

4.1.1 Madero

search_str_madero<-google_places(search_string = 'hoteles', location=c(latitud_madero,longitud_madero), radius=r, key=gmaps_key)
search_str_madero_add<-google_places(search_string = 'hoteles', location=c(latitud_madero,longitud_madero), radius=r, key=gmaps_key, page_token = search_str_madero$next_page_token)
business_name<-c(search_str_madero$results$name, search_str_madero_add$results$name)
business_rating<-c(search_str_madero$results$rating, search_str_madero_add$results$rating)
user_ratings_total<-c(search_str_madero$results$user_ratings_total, search_str_madero_add$results$user_ratings_total)
place_id<-c(search_str_madero$results$place_id, search_str_madero_add$results$place_id)
lat<-c(search_str_madero$results$geometry$location$lat, search_str_madero_add$results$geometry$location$lat)
lon<-c(search_str_madero$results$geometry$location$lng, search_str_madero_add$results$geometry$location$lng)
data_madero<-data.frame(business_name,business_rating,user_ratings_total,place_id,lat,lon)
data_top_ratings_madero <- data_madero %>% slice_max(business_rating, n = 10)
data_low_ratings_madero <- data_madero %>% slice_min(business_rating, n = 10)

4.1.1.1 Top 10 Mejores

top_ratings_plot_madero <- ggplot(data_top_ratings_madero, aes(x=reorder(business_name,business_rating), y=business_rating)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="lightblue") + 
  labs(title="Top 10  Mejores Ratings Hoteles", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
top_ratings_plot_madero

low_ratings_plot_madero <- ggplot(data_top_ratings_madero, aes(x=reorder(business_name,user_ratings_total), y=user_ratings_total)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill="lightblue") +
  labs(title="Top 10 Mejor Calificados Hoteles", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
low_ratings_plot_madero

4.1.1.2 10 Peores

top_users_plot_madero <- ggplot(data_low_ratings_madero, aes(x=reorder(business_name,business_rating), y=business_rating)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill="lightpink") + 
  labs(title="Hoteles - Low 10 User Ratings", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
top_users_plot_madero

low_users_plot_madero <- ggplot(data_low_ratings_madero, aes(x=reorder(business_name,user_ratings_total), y=user_ratings_total)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill="lightpink")+ 
  labs(title="Hoteles - Low 10 Business Ratings", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
low_users_plot_madero

4.1.1.3 Mapa de Calor

register_google(key = gmaps_key)
ggmap(get_googlemap(center = c(lon = longitud_madero, lat = latitud_madero), zoom = 13)) +
        stat_density2d(data = data_top_ratings_madero, aes(lon, lat, fill = ..level..), 
                       geom = "polygon", alpha = 0.42) +
        scale_fill_gradient(low = "green", high = "red", guide = "none") +
  labs(x = '', y = '', title = "Calzada  - Hoteles with the Highest Ratings")
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=25.684102,-100.313222&zoom=13&size=640x640&scale=2&maptype=terrain&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>

4.1.2 Constitucion

search_str_const<-google_places(search_string = 'hoteles', location=c(latitud_const,longitud_const), radius=r, key=gmaps_key)
search_str_const_add<-google_places(search_string = 'hoteles', location=c(latitud_const,longitud_const), radius=r, key=gmaps_key, page_token = search_str_const$next_page_token)
business_name<-c(search_str_const$results$name, search_str_const_add$results$name)
business_rating<-c(search_str_const$results$rating, search_str_const_add$results$rating)
user_ratings_total<-c(search_str_const$results$user_ratings_total, search_str_const_add$results$user_ratings_total)
place_id<-c(search_str_const$results$place_id, search_str_const_add$results$place_id)
lat<-c(search_str_const$results$geometry$location$lat, search_str_const_add$results$geometry$location$lat)
lon<-c(search_str_const$results$geometry$location$lng, search_str_const_add$results$geometry$location$lng)
data_const<-data.frame(business_name,business_rating,user_ratings_total,place_id,lat,lon)
data_top_ratings_const <- data_const %>% slice_max(business_rating, n = 10)
data_low_ratings_const <- data_const %>% slice_min(business_rating, n = 10)

4.1.2.1 Top 10 Mejores

top_ratings_plot_const <- ggplot(data_top_ratings_const, aes(x=reorder(business_name,business_rating), y=business_rating)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="lightblue") + 
  labs(title="Top 10  Mejores Ratings Hoteles", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
top_ratings_plot_const

low_ratings_plot_const <- ggplot(data_top_ratings_const, aes(x=reorder(business_name,user_ratings_total), y=user_ratings_total)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill="lightblue") +
  labs(title="Top 10 Mejor Calificados Hoteles", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
low_ratings_plot_const

4.1.2.2 10 Peores

top_users_plot_const <- ggplot(data_low_ratings_const, aes(x=reorder(business_name,business_rating), y=business_rating)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill="lightpink") + 
  labs(title="Hotels - Low 10 User Ratings", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
top_users_plot_const

low_users_plot_const <- ggplot(data_low_ratings_const, aes(x=reorder(business_name,user_ratings_total), y=user_ratings_total)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill="lightpink")+ 
  labs(title="Hoteles - Low 10 Business Ratings", subtitle = "ZMM") + 
  coord_flip()
low_users_plot_const

4.1.2.3 Mapa de Calor

register_google(key = gmaps_key)
ggmap(get_googlemap(center = c(lon = longitud_const, lat = latitud_const), zoom = 13)) +
        stat_density2d(data = data_top_ratings_const, aes(lon, lat, fill = ..level..), 
                       geom = "polygon", alpha = 0.42) +
        scale_fill_gradient(low = "green", high = "red", guide = "none") +
  labs(x = '', y = '', title = "ZMM - Hoteles with the Highest Ratings")
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=25.66567,-100.316002&zoom=13&size=640x640&scale=2&maptype=terrain&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>

4.2 Word Cloud

4.2.1 Madero

reviews_top_ratings_madero <- google_place_details(place_id = data_top_ratings_madero$place_id[10], key = gmaps_key)
reviews_low_ratings_madero <- google_place_details(place_id = data_low_ratings_madero$place_id[10], key = gmaps_key)
top_ratings_text_madero <- reviews_top_ratings_madero$result$reviews$text
top_ratings_doc_madero <- Corpus(VectorSource(top_ratings_text_madero))
low_ratings_text_madero <- reviews_low_ratings_madero$result$reviews$text
low_ratings_doc_madero <- Corpus(VectorSource(low_ratings_text_madero))
options(warn=-1)
top_ratings_doc_madero <- top_ratings_doc_madero %>% tm_map(removeNumbers) %>% tm_map(removePunctuation) %>% tm_map(stripWhitespace)
top_ratings_doc_madero <- tm_map(top_ratings_doc_madero, content_transformer(tolower))
top_ratings_doc_madero <- tm_map(top_ratings_doc_madero, removeWords, stopwords("english"))
options(warn=-1)
low_ratings_doc_madero <- low_ratings_doc_madero %>% tm_map(removeNumbers) %>% tm_map(removePunctuation) %>% tm_map(stripWhitespace)
low_ratings_doc_madero <- tm_map(low_ratings_doc_madero, content_transformer(tolower))
low_ratings_doc_madero <- tm_map(low_ratings_doc_madero, removeWords, stopwords("english"))
options(warn=-1)
dtm_top_madero <- TermDocumentMatrix(top_ratings_doc_madero) 
matrix_top_madero <- as.matrix(dtm_top_madero) 
words_top_madero <- sort(rowSums(matrix_top_madero),decreasing=TRUE) 
words_top_df_madero <- data.frame(word = names(words_top_madero),freq=words_top_madero)
options(warn=-1)
dtm_low_madero <- TermDocumentMatrix(low_ratings_doc_madero) 
matrix_low_madero <- as.matrix(dtm_low_madero) 
words_low_madero <- sort(rowSums(matrix_low_madero),decreasing=TRUE) 
words_low_df_madero <- data.frame(word = names(words_low_madero),freq=words_low_madero)

4.2.1.1 Top

set.seed(1234) # for reproducibility 
### top ratings 
top_raiting_wc<-wordcloud(words = words_top_df_madero$word, freq = words_top_df_madero$freq, min.freq = 1, max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))

4.2.1.2 low ratings

low_raiting_wc_madero<-wordcloud(words = words_low_df_madero$word, freq = words_low_df_madero$freq, min.freq = 1, max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))

4.2.2 Constitucion

reviews_top_ratings_const <- google_place_details(place_id = data_top_ratings_const$place_id[10], key = gmaps_key)
reviews_low_ratings_const <- google_place_details(place_id = data_low_ratings_const$place_id[10], key = gmaps_key)
top_ratings_text_const <- reviews_top_ratings_const$result$reviews$text
top_ratings_doc_const <- Corpus(VectorSource(top_ratings_text_const))
low_ratings_text_const <- reviews_low_ratings_const$result$reviews$text
low_ratings_doc_const <- Corpus(VectorSource(low_ratings_text_const))
options(warn=-1)
top_ratings_doc_const <- top_ratings_doc_const %>% tm_map(removeNumbers) %>% tm_map(removePunctuation) %>% tm_map(stripWhitespace)
top_ratings_doc_const <- tm_map(top_ratings_doc_const, content_transformer(tolower))
top_ratings_doc_const <- tm_map(top_ratings_doc_const, removeWords, stopwords("english"))
options(warn=-1)
low_ratings_doc_const <- low_ratings_doc_const %>% tm_map(removeNumbers) %>% tm_map(removePunctuation) %>% tm_map(stripWhitespace)
low_ratings_doc_const <- tm_map(low_ratings_doc_const, content_transformer(tolower))
low_ratings_doc_const <- tm_map(low_ratings_doc_const, removeWords, stopwords("english"))
options(warn=-1)
dtm_top_const <- TermDocumentMatrix(top_ratings_doc_const) 
matrix_top_const <- as.matrix(dtm_top_const) 
words_top_const <- sort(rowSums(matrix_top_const),decreasing=TRUE) 
words_top_df_const <- data.frame(word = names(words_top_const),freq=words_top_const)
options(warn=-1)
dtm_low_const <- TermDocumentMatrix(low_ratings_doc_const) 
matrix_low_const <- as.matrix(dtm_low_const) 
words_low_const <- sort(rowSums(matrix_low_const),decreasing=TRUE) 
words_low_df_const <- data.frame(word = names(words_low_const),freq=words_low_const)

4.2.2.1 Top

set.seed(1234) # for reproducibility 
### top ratings 
top_raiting_wc<-wordcloud(words = words_top_df_const$word, freq = words_top_df_const$freq, min.freq = 1, max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))

4.2.2.2 low ratings

low_raiting_wc_const<-wordcloud(words = words_low_df_const$word, freq = words_low_df_const$freq, min.freq = 1, max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))

4.3 AGEB

ageb_a<-st_read("AGEB_Mty\\mty_ageb.shp")
## Reading layer `mty_ageb' from data source 
##   `D:\Mis documentos\Escritorio\Tec\8vo Semestre\Planeación estratégica basada en analítica prescriptiva\Módulo 1\Act 4\AGEB_Mty\mty_ageb.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 15343 features and 96 fields
## Geometry type: POLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 2656415 ymin: 1495853 xmax: 2681626 ymax: 1528386
## Projected CRS: MEXICO_ITRF_2008_LCC
ageb_a<- read_sf("AGEB_Mty\\mty_ageb.shp")

4.3.1 ZMM

ageb_a$VPH_C_EL<-as.numeric(ageb_a$VPH_C_EL)
tm_shape(ageb_a) +
  tm_polygons(col = "VPH_C_EL", palette="Blues", style="quantile", n=8, title="Viviendas con Electricidad")+

tmap_mode("view") 
## tmap mode set to interactive viewing

Usamos la variable Viviendas Pobladas con Electricidad, esta variable nos da a entender como está el sector en cuanto a servicios básicos y refleja un poco de la situación de la zona

Como podemos ver en la zona cerca de constitución hay mayor densidad con viviendas que tienen electricidad, mientras que en la zona cerca a Madero existen muchos valores missing o con valores menores, lo que indicaría un poco la situación socioeconómica.

Ahora veamos un poco la situación a nivel estatal

4.3.2 Estado

ageb_b<-read.csv("ageb_datos_nl.csv")
ageb_b<-ageb_b %>% filter(NOM_LOC=="Total del municipio")
ageb_b$MUN<-as.numeric(ageb_b$MUN)
nl_map<-st_read("nl_map\\nl_map.shp")
## Reading layer `nl_map' from data source 
##   `D:\Mis documentos\Escritorio\Tec\8vo Semestre\Planeación estratégica basada en analítica prescriptiva\Módulo 1\Act 4\nl_map\nl_map.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 51 features and 6 fields
## Geometry type: POLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -101.2068 ymin: 23.16268 xmax: -98.42158 ymax: 27.79914
## Geodetic CRS:  WGS 84
nl_map<- read_sf("nl_map\\nl_map.shp")
nl_map$IDUNICO<-substr(nl_map$IDUNICO, start = 4, stop = nchar(nl_map$IDUNICO))
nl_map$IDUNICO<-as.numeric(nl_map$IDUNICO)
ageb_state<- geo_join(nl_map,ageb_b,'IDUNICO','MUN',how='inner')
ageb_state$VPH_CEL<-as.numeric(ageb_state$VPH_CEL)

tm_shape(ageb_state) +
  tm_polygons(col = "VPH_CEL", palette="Blues", style="quantile", n=8, title="Viviendas con Electricidad")+
  tm_text(text = "NOM_MUN", size = 0.8)

Observamos que mientras más cerca al municipio de Monterrey existen condiciones similares para municipios como Apodaca Y Guadalupe. Permitiendo ser zonas para replicar teniendo en cuenta que son puntos con interés.

5 Matriz de Distancias

zmm_locations <- geocode(c("Aeropuerto Internacional de Monterrey","Estadio BBVA", "Paseo Santa Lucía", "Parque Fundidora", "Fashion Drive","FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY","HOTEL MADERO EXPRESS"))
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Aeropuerto+Internacional+de+Monterrey&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Estadio+BBVA&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Paseo+Santa+Luc%C3%ADa&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Parque+Fundidora&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Fashion+Drive&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=FIESTA+AMERICANA+PABELLON+M+MONTERREY&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>
## ℹ <https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=HOTEL+MADERO+EXPRESS&key=xxx-fOJiVf6hhwVTxOxBU>
zmm_locations_df <- as.data.frame(zmm_locations)

zmm_locations_df <- zmm_locations_df %>%
  mutate(Labels = c("Aeropuerto Internacional de Monterrey", "Estadio BBVA", "Paseo Santa Lucía", "Parque Fundidora", "Fashion Drive", "FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY","HOTEL MADERO EXPRESS"), 
         Type = c("Aeropuerto", "Estadio de Fútbol", "Parque Público", "Parque Público", "Centro Comercial", "Hotel","Hotel"))
zmm_locations_df$location <- paste(zmm_locations_df$lat,zmm_locations_df$lon,sep = "+")
distancias<-gmapsdistance(origin = c("Aeropuerto Internacional de Monterrey","Estadio BBVA", "Paseo Santa Lucía", "Parque Fundidora", "Fashion Drive","FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY","HOTEL MADERO EXPRESS"),
                            destination = c("Aeropuerto Internacional de Monterrey","Estadio BBVA", "Paseo Santa Lucía", "Parque Fundidora", "Fashion Drive","FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY","HOTEL MADERO EXPRESS"),
                            mode = "driving",
                            dep_date = "2025-05-15",
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kable(distancias$Time/60, format="html", caption = "Driving Times across ZMM") %>% kableExtra::column_spec(1, bold = TRUE)
Driving Times across ZMM
Aeropuerto Internacional de Monterrey Estadio BBVA Paseo Santa Lucía Parque Fundidora Fashion Drive FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY HOTEL MADERO EXPRESS
Aeropuerto Internacional de Monterrey 0.00000 30.21667 32.300000 28.10000 33.250000 29.816667 34.650000
Estadio BBVA 30.05000 0.00000 17.250000 13.08333 18.600000 15.166667 19.633333
Paseo Santa Lucía 36.23333 20.00000 0.000000 10.36667 9.483333 5.550000 8.866667
Parque Fundidora 34.10000 14.71667 7.516667 0.00000 8.483333 5.033333 10.300000
Fashion Drive 37.10000 20.36667 11.333333 13.93333 0.000000 8.316667 11.116667
FIESTA AMERICANA PABELLON M MONTERREY 36.78333 20.05000 8.933333 13.25000 4.216667 0.000000 6.333333
HOTEL MADERO EXPRESS 36.41667 18.91667 7.850000 6.90000 14.466667 11.183333 0.000000

6 Locaciones Estratégicas y Recomendaciones

Entendiendo que los objetivos no son precisamente ubicar nuevas unidades de negocios, si no más bien manejar de mejor manera el tránsito y las unidades de negocio existente.

  • Buscar mejorar los servicios básicos de la zona cerca a Francisco Madero para mejorar la calidad de los servicios hoteleros en la zona

  • Implementar hoteles en la zona cercana a Guadalupe y Apodaca ya que están en las zonas con mayor punto de interes que son el Estadio BBVA y el Aeropuerto

  • Reeplicar las condiciones de los hoteles de San Pedro y de Av. Constitución en sectores como Mitras ya que son una zona a la que se podría migrar con los hoteles como opción diferente a los ubicados en Madero

  • Brindar minimo servicios de desayuno de calidad. Teniendo en cuenta que las opiniones bajas se basaban en la calidad de la comida ya que la consideraban baja